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Inteligencia humana y máquinas inteligentes

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Academic year: 2020

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Manuel Béjar

Cátedra Ciencia, Tecnología y Religión Universidad Pontificia Comillas (Madrid) Email: mbejar@recuerdo.net

Cuando se lee y se oye acerca de la denominada inteligencia artificial (IA) dos son las posiciones más enconadas. La más conservadora rápidamente concluye que no existen las máquinas inteligentes. Esta corriente tiene una manera tan exclusiva de entender la inteli-gencia humana como una sustan-cia espiritual, que las ideas acerca de la IA son consideradas casi co-mo de ciencia ficción. Desde esta perspectiva ya puede la IA multi-plicar por diez su potencial en las próximas décadas; pues con fina ironía se matiza que diez por cero seguirá ofreciéndonos un resulta-do nulo pasaresulta-dos los años. En el extremo opuesto se hallan quienes irremediablemente ven el devenir del orbe dominado por una nueva inteligencia no biológica de mayor potencia que la humana y con una vertiginosa capacidad para evo-lucionar, mejorarse y adaptarse a un entorno fuertemente dinámico que ella misma va modelando. Este es el escenario de una IA dominadora, donde lo humano

ciencia

pronto queda muy desfasado y se prefiere proyectar el triunfo del posthumanismo.

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1. Inteligencia artificial

Mucho se ha escrito sobre el pro-cesamiento computarizado de la información desde la construcción de los primeros ordenadores hace más de 70 años y muy especial-mente después de la célebre con-ferencia de Dartmouth cuando se empezó a hablar de IA. En estos orígenes de la información auto-matizada se pretendía construir máquinas de cómputo, capaces de simular el comportamiento huma-no. Nos referimos a la IA clásica, cuya filosofía era hallar semejan-zas y puntos de encuentro entre máquinas y humanos. El mismo Marvin Minsky entendía la IA como el arte de conseguir que las máquinas resuelvan problemas al estilo humano.

Ya desde finales del siglo pasado estas ideas clásicas dejaron espacio para el inicio de una frontera en la investigación sobre IA. Surgió con fuerza la idea de que las máquinas bien podrían tener una inteligen-cia con estilo propio. Así como las abejas, los perros, los delfines tienen una inteligencia propia, las nuevas investigaciones buscan desarrollar una inteligencia de suyo artificial. Más concretamente se pretende dar con los sistemas de procesamiento de la informa-ción que permitan la completa autonomía de una máquina para pensar por sí misma y sobrevivir inteligentemente en un entorno.

Pero, ¿qué entendemos por una máquina inteligente?

Los partidarios de la IA consi-deran que es imprescindible una nueva concepción de inteligencia, mucho menos antropocéntrica que de la IA clásica. Por ello, generalizan el concepto clásico de IA y atienden también otras propiedades más características de las máquinas: el procesamiento distribuido de la información, la autonomía, el acoplamiento entre los sistemas sensoriales y motri-ces, la capacidad de adaptación al entorno, así como a otras formas de interacción y evolución social. Se trata de una nueva aproxima-ción bottom-up. Esto es, partiendo de la reunión de diferentes tecno-logías va conformándose una inte-racción de bloques de inteligencia con capacidad de evolucionar, mejorarse y aprender.

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precisa y actualizada imagen de la información del entorno que la máquina considera relevante. De este modo la moderna IA se entiende mejor a sí misma como una variedad de sistemas de apro-visionamiento y procesamiento de la información, que conjunta-mente permiten la emergencia de un comportamiento complejo y la supervivencia autónoma de la máquina en su entorno 1.

¿Qué hay de todo esto en nuestra sociedad? La IA es hoy una reali-dad dominante en los proyectos de minería de datos y análisis de los movimientos financieros. La IA puede extraer patrones de con-ducta entre una enorme cantidad de datos de pagos con tarjeta en un conjunto de comercios de una compañía distribuida por todo el mundo. Los datos están ahí, pero sin IA la empresa no podría ad-quirir mayor conocimiento para mejorar sus servicios al consu-midor, conseguir un aumento de las ventas y hacer más eficiente la distribución de sus productos.

Igualmente podríamos referirnos también a la transformación del modo de ejecución de operacio-nes bursátiles. Cada vez es más frecuente que sean las máquinas quienes tomen la decisión de eje-cutar acciones de compraventa en

1 Cfr. K. WarWick, Artificial Intelligence. The Basics, Routledge, Oxon 2012.

el mercado de valores. Un softbot (compuesto de software y robot) compra aquí lo que otro softbot vende en otro confín. Sin duda es-tas implementaciones de la IA son consecuencia de que las máquinas pueden hacer mejor que los hu-manos muchas cosas. Ahora bien, ya sabíamos que a diferencia de los humanos las máquinas podían volar. ¿Son más inteligentes por volar, analizar más rápidamente las oportunidades del mercado o ver correlaciones entre montañas de datos, que sencillamente son transparentes al entendimiento humano?

2. Inteligencia humana

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nosotros los mejores agentes para optimizar nuestras acciones según los patrones de información que se siguen tras un minucioso análi-sis de datos. No somos así; porque la inteligencia humana, forjada de fracaso en fracaso durante cientos de miles de años de evolución na-tural, está preparada para elegir en la vida. Elegir bien; pero no lo mejor, ni lo óptimo.

La inteligencia humana ha sido evolutivamente diseñada para tomar buenas decisiones en el quehacer de la vida ordinaria. Sa-bemos qué comer, cómo vestirnos, con quién juntarnos, a quienes de-bemos amar, enseñar y proteger; por qué merece la pena el esfuerzo y por quién doblegamos nues-tro interés más allá del propio querer. Inventamos tecnología, producimos conocimientos, parti-cipamos de la ciencia del mundo. Y nos reconocemos trascendentes al comprobar en carne nuestras limitaciones. Todo esto está cris-talizado en nuestra inteligencia humana. Sabemos cómo hacerlo. Es verdad que no somos iguales y lo que más nos diferencia es ese modo personal de enfrentarnos a lo cambiante: a sus amenazas y sus oportunidades. Cuando exis-ten múltiples alternativas inmer-sas en nubes de incertidumbre, esta inteligencia cristalizada por la experiencia ordinaria ya no es tan competente y cada persona depende crucialmente de su

inte-ligencia líquida para conseguir la mayor ventaja 2.

Mientras maduramos y enveje-cemos vamos acumulando co-nocimiento práctico y teórico del mundo. Es la inteligencia crista-lizada por la experiencia de una vida. Nuestros lóbulos temporales almacenan información práctica para operar ante buena parte de las circunstancias que se presentan en la vida. Es notable cómo las personas con daños cerebrales en estas regiones del cerebro pierden la competencia para actuar con normalidad. Siguen contando con competenciales vitales básicas, pe-ro son incapaces de concatenarlas para ejecutar con éxito algunas operaciones. En esta tarea de coor-dinación los lóbulos prefrontales son imprescindibles. Son los di-rectores de orquesta y sin su buen funcionamiento se truncan las ope-raciones y se pierde la perspectiva para finalizar una empresa con éxito. Las personas con daños cere-brales en los prefrontales pueden saber todo lo que hay que hacer para conseguir algo, pero nunca consiguen que ocurra por falta de estrategia. Es como si carecieran de la visión de conjunto y se pierden por las ramas del bosque de nues-tra vida cotidiana.

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Sabemos que morfológicamente no son los lóbulos frontales hu-manos sino los parietales los más diferentes de los simios. Ahora bien, los prefrontales humanos tienen mayor cantidad de sustan-cia blanca. Este hecho favorece la rápida formación de redes neurales y mejora notablemente la adaptabilidad humana para co-ordinar acciones ante las necesi-dades exigidas por el entorno. En el córtex prefrontal y parietal se activan dinámicamente conexio-nes que funcionan como soporte neural para la ejecución de una acción, mientras se coordina de un modo más silente cuándo y cómo se continuará la operación. En el momento preciso se forma un nuevo patrón de elevada in-tensidad que ejecuta una nueva acción. Al mismo tiempo van apareciendo dinámicas sucesio-nes de patrosucesio-nes neurales que tra-bajan para encontrar un compor-tamiento coherente sostenido. La baja correlación entre estos tipos de conexiones neuronales permi-te su coexispermi-tencia en el cerebro sin interferencias.

Este elevado dinamismo cerebral es la inteligencia líquida. La inte-ligencia competente ante lo nove-doso o lo incierto va perdiéndose y emergen disposiciones neurales de conducta. Cuando envejece-mos contaenvejece-mos con una inteligen-cia cristalizada mayor, que nos capacita para decidir bien en la

vida. Pero, incluso de jóvenes también tenemos experiencia de cómo se debilita la inteligencia líquida cuando nos sentimos cansados, distraídos o confusos ante un problema desconocido. Decimos entonces que no razo-namos bien o que sabemos poder hacer algo mejor. Reconocemos la debilidad de nuestra razón y pos-tergamos una decisión a la espera de una restauración de la inteli-gencia líquida. Curiosamente no basta la razón para decidir. Es ne-cesaria la fe en la razón. Y al de-cidir tenemos fe en poder llevar algo a cabo. Esta es la esencia de la inteligencia humana: decidirse por algo bueno y comprometerse en que salga adelante, especial-mente en situaciones de gran in-certidumbre, cuando tiembla la fe en la inteligencia cristalizada. En su lugar, la máquina inteligente simplemente se decantaría por lo óptimo.

3. Aprendizaje en máquinas

inteligentes

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sin decirle cómo 3. Es decir, al más

puro estilo de la evolución natu-ral. Se han dado cuenta de que los adversarios desempeñan un papel que puede ser clave en el diseño y adaptación de grandes redes de procesamiento artificial de la información. Las redes aprenden automáticamente a encriptar op-timizando la transmisión de infor-mación; esto es, minimizando el ruido y maximizando la señal sin que sea descifrada por un sistema ajeno.

Este experimento es uno más entre los retos ya conseguidos por múltiples equipos dedicados al deep learning de las máquinas inteligentes. Las grandes multina-cionales del sector tiene su propio proyecto para que las máquinas aprendan: Watson (IBM), Azure (Microsoft), TensorFlow (Google), Amazon Machine Learning… En-tonces, ¿de veras aprenden, como nosotros? ¿Son inteligentes? ¿Nos superarán?

No es cuestión de si somos más o menos inteligentes que las máqui-nas. Es que nuestra inteligencia cristaliza para ofrecernos cuanto está preparada para hacer: vivir humanamente. ¿Podrá una IA

3 Cfr. M. abaDi – D. G. anDersen, Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography (publi-cado el 21 octubre de 2016). Acceso en arXiv:1610.06918.

llevar una vida más humana que la nuestra? Definitivamente es-tamos intentando contrastar dos incomparables. Donde el cerebro es bueno, eligiendo y organizando sus competencias para la vida or-dinaria, la máquina es muy pobre y hasta previsible. El fuerte de la IA es hacer patente la existencia de patrones de información entre montañas de datos. Y, además, conseguir encriptar esta informa-ción rescatada y comunicarla a otra máquina, manteniéndola a salvo de intrusos. Parece que su inteligencia les ofrece la posibi-lidad de vivir como máquinas: optimizando, rastreando, encrip-tando…, a una velocidad inalcan-zable.

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